Geri Dön

Veri madenciliği programları kullanılarak bir tekstil firmasının satış verilerinin değerlendirilmesi

Evaluation of the sales data of a textile company using data mining programs

  1. Tez No: 664677
  2. Yazar: ESRA YADİGAR TOZAK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FİLİZ ERSÖZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karabük Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 159

Özet

İşletmeler içinde bulundukları sektörde ayakta kalabilmek ve rakiplerine üstünlük sağlayabilmek için müşterilerinin memnuniyetini en üst düzeyde tutmak zorundadır. Bu nedenle müşterilerin beklentilerini önceden fark edip buna göre ürün ve hizmet sunulmalıdır. Müşterilerin davranışlarını öğrenmek, müşteri ihtiyaçlarını anlamak ve müşterilere yönelik iyi hizmet vermek amacıyla önceki yılların verileri incelenerek yorumlanabilir. Büyük veri tabanlarında gizli kalmış, anlamlı bilgilerin keşfedilmesi ve yorumlanabilmesi için veri madenciliği oldukça güvenilir bir araçtır. Bu çalışmada tekstil sektöründe faaliyet gösteren bir işletmenin verileri ele alınmıştır. İşletmenin geçmişe dönük aylık satış verileri veri madenciliği teknikleri ile analiz edilmiştir. Çalışmada satış verilerinin analizi ile işletmenin gömlek ihracatını etkileyen en önemli değişkenlerin belirlenmesi, gelecek satışları ile ilgili önemli bilgilere ulaşılması ve farklı veri madenciliği programları kullanılarak bulguların karşılaştırılması amaçlanmıştır. Bu amaçlar için IBM SPSS Modeler, WEKA, RStudio ve Knime veri madenciliği programları yardımı ile karar ağacı algoritmaları kullanılarak tahmin analizleri yapılmış ve tahmin analizleri sonucunda modeli en iyi açıklayan programın Knime programı olduğu görülmüştür. Çalışmanın sonucunda işletmenin kullanabileceği bilgilere ulaşılmıştır.

Özet (Çeviri)

Businesses have to keep the satisfaction of their customers at the highest level in order to survive in the sector they are in and to be superior to their competitors. For this reason, customers should realize their expectations in advance and provide products and services accordingly. In order to learn the behavior of customers, understand customer needs and provide good service to customers, previous years' data can be analyzed and interpreted. Data mining is a very reliable tool for discovering and interpreting meaningful information hidden in large databases. In this study, data of a business operating in the ready-to-wear sector was discussed. Historical monthly sales data of the enterprise were analyzed using data mining techniques. In the study, it was aimed to determine the most important variables affecting the shirt export of the company by analyzing the sales data, to reach important information about future sales and to compare the findings by using different data mining programs. For these purposes, predictions were analyzed using decision tree algorithms with the help of IBM SPSS Modeler, WEKA, RStudio and Knime data mining programs, and as a result of the predictive analysis, it was seen that the program that best explained the model was Knime. As a result of the study, information that can be used by the enterprise has been obtained

Benzer Tezler

  1. Bir iplik üretim tesisinde nitelik seçimi ve sınıflandırma ile iplik kalitesinin belirlenmesi

    Determining the yarn quality by feature selection and classification in a yarn production facility

    TAYFUN ÖZMEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. PINAR ZARİF TAPKAN

  2. Veri madenciliği ve eğitim sektöründe bir uygulama

    Data mining and an application in educational sector

    ŞENGÜL CAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    İşletmeCelal Bayar Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZ YILMAZ

  3. Veri madenciliği teknikleriyle saldırı tespiti ve bir uygulama

    Intrusion detection systems with data mining technics and an application

    ELMAS YILDIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NURSAL ARICI

  4. Temel eğitimden ortaöğretime geçiş sınavı kazanımlarının veri madenciliği yöntemleri ile değerlendirilmesi

    Evaluation of acquisitions of the transition from primary education to secondary education exam with data mining methods

    ERTAN CAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Eğitim ve ÖğretimAfyon Kocatepe Üniversitesi

    İnternet ve Bilişim Teknolojileri Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UÇMAN ERGÜN

  5. Havayolu şirketlerinde müşteri ilişkileri yönetimini (CRM) desteklemek ve müşteri sadakatini değerlendirmek için veri madenciliğinin kullanılması

    Using data mining techniques in airline industry to support customer relationship management and to evaluate customer loyalty

    AFAN HASAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. SONGÜL ALBAYRAK